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预训练团队披露小模型阶梯训练法

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AI 综述

一份预训练工作披露了一种阶梯训练方法：任何训练配方改动都先在约 300M 至 6B 激活参数的小模型上测试验证，再用于最终的大模型训练。作者指出，该方法成立的前提是阶梯模型与最终模型面对相同的数据条件——如果小模型只训练 238B tokens（约为最终运行的 1%），却从完整的 13.7T token 数据池中采样，就无法复现大模型的数据重复情况，难以把配方效果外推到大模型上。

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最新进展11月7日 06:15

小模型阶梯训练法：配方改动先在 300M 至 6B 模型上验证

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11月7日

06:15
AGI Hunt
小模型阶梯训练法：配方改动先在 300M 至 6B 模型上验证
一份预训练工作披露小模型阶梯训练法，任何配方改动都先在约 300M 至 6B 激活参数模型上测试，再用于最终大模型训练。作者指出，该方法要求阶梯模型与最终模型面对相同数据条件；若小模型仅训练 238B tokens，即最终运行 1%，却从完整 13.7T 数据池采样，就难以复现大模型的数据重复情况。

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